机器人柔性坐标测量系统现场校准技术研究

机器人柔性坐标测量系统能够实现大型工件尺寸在线快速测量,是自动化生产线的关键质量监控设备.现场校准技术是柔性坐标测量系统的关键技术之一,校准精度直接影响系统测量精度.现场精确建立机器人末端工具坐标系与视觉传感器坐标系形成的手眼关系、机器人运动学模型参数以及机器人基坐标系是现场校准的主要内容.通过设计中间靶标,利用激光跟踪仪直接测量的方法建立手眼关系,其转换精度不受机器人运动学误差影响;设立校准球体,实现基于距离不变模型的连杆参数现场快速校准;根据机器人正向运动学模型和激光跟踪仪的测量,利用基于奇异值分解的配准方法求解转换矩阵,高精度地建立机器人基坐标系.经过激光跟踪仪一次校准后,测量系统可利用基准球体实现机器人快速在线校准,减小模型参数变化对测量系统精度的影响.试验证明,校准后的测量系统整体误差低于0.2 mm.     

基于被动激励的结构应变监测系统在线校准方法

针对在役桥梁结构应变监测系统全天时工况下的在线校准问题,提出了一种基于被动激励的在线校准方法,建立了在线校准系统模型。该模型以桥梁正常通行车辆的动态荷载为激励源,通过应变监测系统与参考系统对结构应变响应参量的同步测量,构建校准溯源链,实现在役应变监测系统不间断工作状态下的在线校准。根据结构应变监测系统计量性能评测需要,建立了基于大样本数据的期间测量误差、基本误差及置信区间的量化分析模型。依托广东九江大桥开展了试验验证,结果表明,所提方法具有现场实施的可行性,由不同数据集计算所得的在线校准结果一致性较好,在包含概率大于90%时,基本误差区间的半宽度偏差不大于±0.005。     

便携式三坐标测量臂校准和误差补偿

本文提出了用高精度正交三坐标测量机作为空间位置基准,校准便携式三坐标测量臂空间位置误差的方法。采用Denavit-Hartenbeng方法建立了测量臂的测量方程及误差模型。测量臂给出其工作空间内三维坐标位置的测量值与三坐标测量机提供的标准值,分别代入测量臂的误差模型,以误差模型的计算结果作为补偿量,建立误差数据库,直接对测量臂空间位置误差进行校准和误差补偿。利用海克斯康G9128三坐标测量机对FARO便携式三坐标测量臂校准和误差补偿进行了实验研究,并对误差补偿前后实验结果进行了分析与讨论。研究结果表明该方法可有效、快速地对便携式三坐标测量臂空间位置误差进行校准和补偿。     

电解铜箔后处理机恒张力控制系统研究

针对电解铜箔后处理机的工作方式和特点,分别建立了放卷张力动力学模型和机列第1段张力动力学模型,并综合考虑卷径变化、材料厚度、材料宽度以及各段机列的料长等因素,在Matlab的仿真环境下,建立了和实际电解铜箔后处理机控制系统较为相似的仿真系统模型,通过张力环和速度环双闭环PID控制,获得了预期的仿真结果。为实际控制系统的搭建和控制程序的编写提供了理论依据。     

大距离孔系同轴度测量装置专用校准系统研究

针对大距离孔系同轴度测量装置精度校准的问题,对同轴度误差来源、多孔系工件同轴度测量方法、误差计算模型方面进行了研究,对孔系同轴度测量装置校准系统的原理与组成进行了归纳,建立了校准系统的结构与控制模型,提出了一种专用校准方法,通过提供一组轴线位置变动量已知的标准孔系模拟装置,将同轴度测量装置测得值与标准值相比较,以此得出了被校准装置的测量误差。该校准系统由自行设计的三维精密运动平台与标准环规组成,采用光栅尺作为系统定位元件,采用TMS320F2812作为系统的主控芯片,并提出了基于最小二乘原理的同轴度最小区域算法。研究结果表明:该校准系统分辨率达到1μm,系统不确定度达到8.12μm,能够快速、有效地校准大距离孔系同轴度测量装置的精度误差。     

轮廓扫描式螺纹中径测量的两规校准补偿方法

轮廓扫描式螺纹参数测量的过程中,由于工件和探针的装夹会不同程度地产生定位误差,导致中径测量结果不准确.然而各项定位误差的准确测量十分困难,加上误差模型的不完备,现有的相对测量方式(单规校准)只能测量与校准规尺寸相差不大的螺纹量规.特别是批量检测螺纹规时需要准备一批不同尺寸的校准规,且花费了很多的校准时间.基于齐次坐标变换建立了定位误差对中径结果影响的数学模型.依据该模型,利用两个不同尺寸的螺纹规校准定位误差,再对中径结果进行补偿.此外对最终结果的不确定度进行了分析,并给出了减小测量不确定度的校准规选用方法.实验结果显示,此方法只需要两个校准规,就能确保M15 ～ M50范围内螺纹的定位误差对中径结果的影响小于1μm.相比于单规校准,两规校准补偿方法虽然增大了测量结果的不确定度,但有效减小了校准规数量和对工件、探针定位精度的要求.     

基于贝叶斯网络测头误差建模研究

测头校准是在特定的条件下进行的,速度参数变化引起的误差绝大部分没有得到修正,为了减小测头作用直径对测量精度的影响,分析速度参数与测头误差的关系,利用贝叶斯网络对测头误差建立模型,模型兼顾先验知识和样本数据,并随着测量数据的更新,不断修正模型结构,实现对测头误差的实时补偿。     

图像式水平尺自动校准系统的评定

图像式水平尺自动校准系统采用精密双圆柱导轨及运动控制技术、光栅测量技术和数字图像处理技术,实现水平尺的快速自动化校准,主要由线纹尺示值误差校准部分和分度值误差校准部分等组成。介绍了该校准系统的结构及组成,分析了线纹尺示值误差校准部分和分度值误差校准部分的误差来源,并针对这两部分进行了测量不确定度评定。     

微波叶尖间隙传感器信号校准研究EI北大核心CSCD

利用微波雷达传感器测量叶尖间隙时,传感器存在信号泄露、背景回波叠加、电路元器件不平衡以及空间滤波效应等问题,根据这些问题的来源及影响机理,提出了一种具有环境适应性的传感器误差模型,通过将模型从空间域变换到频率域并优化误差提取算法,建立了一套提高传感器线性度、减小测距误差的校准方法。同时,选用小型24 GHz雷达传感器构建了模拟叶尖位移测量平台,使用该校准方法后,传感器线性度由±13.79%提高到±1.57%。拟合标准距离与测量值后,量程内最大测距误差下降到0.021 3 mm,最大标准差下降到0.019 7 mm。该方法有利于提高微波叶尖间隙测量精度。     

一种机器人的平面约束自标定技术研究

针对目前基于平面约束的标定方法误差模型复杂、实验条件较为苛刻等问题,提出了一种操作简单的平面约束标定方法。首先提出了修正的末端位置误差模型;其次在标定块的角点上建立坐标系,利用测量头对经过该角点的三个平面分别进行接触式测量,记录接触瞬间的各组关节角度值并将机器人末端位置转换到标定块坐标系中,从而建立平面约束误差模型;另外通过接触式测量头及编程实现了自动化测量,提高了标定效率;最后对运动学参数误差进行辨识并将结果修正到控制器。实验表明,机器人的绝对位置精度有明显提高。该标定方法成本低、效率高、操作简单,在保证精度的前提下简化了误差模型,具有实际应用价值。     

A cross-target-based accurate calibration method of binocular stereo systems with large-scale field-of-view

This paper presents an accurate calibration method of binocular 3D measurement systems for industrial on-site inspection, which uses a cross target with ring coded points. The cross target can be used to calibrate large-scale field-of-view stereo measurement systems and obtain higher measurement precision conveniently. The world coordinates of these ring coded points are not required. All we need is the distance of two ring coded points as a scale. A new calibration model with 10 distortion parameters for each camera is proposed. The calibration initial values are computed using the relative orientation method and the Direct Linear Transform (DLT) method of photogrammetry. The bundle adjustment algorithm is used to optimize the calibration parameters as well as the 3D coordinates of the ring coded points. Experiment results show that the RMS error of the reprojection in our method is less than 0.05 pixels and the measurement error is 0.011 mm compared with the Coordinate Measuring Machine (CMM).     

轮辋宽度对轮胎不平衡量解算的影响

不同规格的轮胎混装在线检测的需要使得多级轮辋应运而生。针对该方式下忽略轮辋宽度影响造成的不同厂家设备检测结果的差异,考虑轮辋宽度的影响,改进完善轮胎动平衡试验机的动力学模型。笔者探讨动平衡试验机的量标定算法,基于最小二乘复影响系数法求解标定系数,推导出不同轮辋层和不同轮辋宽度下不平衡量的等效算法。同时,根据轮胎规格参数设计机械锁紧装置,采用精密伺服控制技术实现了轮辋宽度的在线调节。实验结果和工程应用验证了该算法的可行性、有效性和适用性,也为不同厂家设备检测结果的一致性奠定了基础。     

基于结构光测量系统的误差传递分析

结构光系统作为视觉测量中常见的技术之一,其测量精度直接影响了该系统的应用范围。针对交比不变原理的结构光光平面标定方法,利用误差分析理论和矩阵扰动原理分别从系统的测量误差和光平面标定误差进行分析,提出了结构光测量系统的误差传递模型。并给出了一个特例情况下的精度要求,即满足在1000mm的测量距离上获得±0.5mm的测量精度情况下,各标定参数所需要满足的精度要求,以及标定样本提取的精度要求。通过实测实验结果验证了误差分析的有效性。该误差分析为提高结构光系统的测量精度提供了理论依据。     

火炮身管疵病深度测量系统

为了准确获取火炮身管疵病深度参数,提出了一种新的基于等效多基线立体成像的疵病深度测量方法,并采用单摄像机建立了疵病深度自动测量系统。首先,对摄像机采用Tsai两步法进行标校。接着,采用等效多基线立体成像法获取疵病图像。在此基础上,利用标校数据和图像的位置参数,通过疵病特征提取和疵病图像立体匹配处理,获取疵病深度图像的输出,从而得到准确的疵病深度值,实现对火炮身管疵病深度参数的精确测量。测试结果表明:该疵病测量系统得到的疵病深度测量绝对误差0.1 mm,相对误差5%,完全满足火炮身管疵病深度测量的需要,能够为火炮鉴定试验和伴装保障提供重要的技术支持。     

基于改进IGG3权函数距离误差模型的工业机器人标定

在工业机器人的标定过程中,测量粗差数据会对标定结果精度产生影响,为此,提出了一种基于改进IGG3权函数距离误差模型的工业机器人标定方法,将改进的IGG3权函数最小二乘辨识算法用于工业机器人距离误差标定中,以进一步提高工业机器人的标定精度。以SR4C型工业机器人为研究对象,建立了机器人距离误差数学模型,进行了IGG3权函数最小二乘辨识算法的理论研究。构建了机器人标定实验系统,进行了基于改进IGG3权函数距离误差模型的工业机器人标定实验,实验结果表明,所提方法可有效减小粗差数据对标定精度的影响。该方法可用于工业机器人标定和校准领域,以提高工业机器人定位精度。     

野外大视场单相机空间坐标测量系统的快速标定

针对靶场现场监测范围大,相机焦距不固定,相机空间位置及角度各不相同的情况,为实现对弹落点空间坐标位置的高精度自动测量,提出了一种在野外大视场环境下使用的基于单相机空间坐标测量系统的快速标定方法。首先,在小孔成像模型的基础上,通过GPS测量获得视场内两个标定点及相机在大地坐标系中的坐标;然后读取标定点的像素坐标,根据对角相等及最小二乘法实现焦距与旋转矩阵的分步标定;最后在保证标定精度前提下,略去主点的标定过程,确定相机主点为理想主点位置。实验结果表明,在测试距离1km以外,对视场宽度为200m的区域进行监测时,校验点相对定位误差低于0.25%。该相机标定方法不需要高精度靶标,操作简单,适用于野外大视场环境下单相机空间坐标测量系统的快速标定。     

采用直线模型的相机参数优化方法

提出了基于直线模型的相机在线标定算法。该方法通过自动跟踪视频中物件的边缘,在线求解相机系统内外参数,同时建立物件边缘同图像边缘的对应关系。然后,利用物件边缘同图像边缘的对应关系,在相机内外参数初值的基础上,通过构建融合边缘端点信息的误差函数,迭代优化求解相机内外参数。进行了仿真和实物实验,分别使用提出的基于直线的标定方法和传统的基于棋盘格内角点的方法标定了相机内外参数,并对两种方法的标定结果做了对比。结果显示:在仅使用边缘信息的条件下,本文方法可以获得同传统的标定法一致的精度,标定后重投影误差(RMS)为0.6pixel。本文方法利用具有标准尺寸的物件即能实现相机内外参数的估计,且无需制备平面靶板便可获得与传统方法相同的标定精度,标定过程更为灵活,有实用价值。     

基于拉索振动特征的索力检测与评估方法

基于拉索振动力学模型,建立了频率与索力的数学关系.提出运用实测振动频率推算索力及频率点所对应振动阶数的计算公式,给出采用相邻频率值推算出的频率阶数偏离整数程度来评价索力测量结果可靠性、合理性的方法.针对拉索振动特点及索力检测应用环境开发出一款新型索力检测仪,其实用性、合理性已在实际工程应用中获得验证.     

大视场双目立体视觉柔性标定

为了实现双目立体视觉系统大范围高精度三维测量,提出了一种大视场双目立体视觉系统柔性标定方法,该方法将系统中各相机内部参数标定与相机间的姿态标定进行分离,标定内部参数时,只需要令标靶相对于相机任意摆放至少三个姿态,对标靶上的编码标志点进行识别,根据标靶上编码标志点信息,建立各姿态下视图的对应关系,粗略计算标志点的初始三维坐标;建立多姿态下逆向投影误差最小的目标函数,采用非线性最小二乘优化获取精确的相机内部参数和标志点三维坐标;最后,建立基于双相机逆向投影误差最小的目标函数,优化得到精确的相机间姿态的外部参数。实验结果表明:当测量空间为1 200mm×1 000mm×1 000mm时,立体视觉系统的测量精度优于0.1mm,满足大范围双目立体视觉系统的高精度测量需求。